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Alexandre Grothendieck, 1928 – 2014

Quels liens y a-t-il entre Andrew Grove (l’article précédent) et Alexandre Grothendieck? Au delà d’initiales communes, d’une jeunesse similaire (naissance dans l’Europe de l’Est communiste qu’ils ont quittée pour faire carrière à l’Ouest) et d’être devenus des icônes de leur monde, il y a simplement qu’ils représentent mes deux passions professionnelles: les start-up et la mathématique. La comparaison s’arrête là, sans doute, mais j’y reviendrai plus bas.

Deux livres ont été publié en janvier 2016 sur la vie de ce génie: Alexandre Grothendieck – sur les traces du dernier génie des mathématiques par Philippe Douroux et Algèbre – éléments de la vie d’Alexandre Grothendieck de Yan Pradeau. Si vous aimez les mathématiques (je devrais dire la mathématique) ou même si vous ne l’aimez pas, lisez ces biographies.

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Je connaissais comme beaucoup l’itinéraire atypique de cet apatride, devenu grande figure de la mathématique dont il obtint la médaille Fields en 1966 et qui décida de vivre en reclus du monde pendant plus de 25 ans dans un petit village proche des Pyrénées jusqu’à son décés en 2014. Je dois aussi avouer que j’ignorais tout de son travail. La lecture de ces deux très jolis livers me montre que je n’étais pas le seul, tant Grothendieck avait exploré des contrées que peu de mathématiciens ont pu suivre. J’ai aussi découvert les anecdotes suivantes:
– à 11 ans, il calcule la circonférence du cercle et en déduit que π vaut 3,
– plus tard, il reconstruit la théorie de la mesure de Lebesgue. Il n’a pas 20 ans,
– un nombre premier est à son nom, 57, qui vaut pourtant 3 x 19.
Oui, cela vaut la peine de découvrir la vie de cet illustre mathématicien.

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La raison du lien que je fait entre Grove et Grothendieck est en fait assez ténue. Elle vient de cette citation: « il y a seulement deux véritables visionnaires dans l’histoire de la Silicon Valley. Jobs et Noyce. Leur vision était de construire de grandes entreprises … Steve avait vingt ans, aucun diplôme, certaines personnes disaient qu’il ne se lavait pas, et il ressemblait à Hô Chi Minh. Mais c’était une personnalité brillante, et c’est un homme brillant maintenant … Succès phénoménal de la jeunesse … Bob était une de ces personnes qui pouvait prendre du recul parce qu’il était excessivement rationnel. Steve ne le pouvait pas. Il était très, très passionné, très compétitif. » Grove était proche de Noyce à plus d’un titre, et extrémement rationnel et trouvait même Noyce trop peu rigoureux. Grothendieck pourrait être rapproché de Jobs. Hippie, passionné et aussi d’une certaine manière autodidacte. La réussite peut venir de personnalités si diverses.

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Dernier point commun ou peut-être une différence. La migration. Grove est devenu un pur américain. Grothendieck fut un éternel apatride, malgré son passeport français. Mais tous les deux montrent son importance. La Silicon Valley regorge de migrants. J’en parle souvent ici. On sait moins que ce que l’on appelle « l’école française des mathématiques » a aussi ses migrants. Si vous allez sur la page wikipedia de la Médaille Fields, vous pourrez lire:

Dix « médaillés Fields » sont d’anciens élèves de l’École normale supérieure : Laurent Schwartz (1950), Jean-Pierre Serre (1954), René Thom (1958), Alain Connes (1982), Pierre-Louis Lions (1994), Jean-Christophe Yoccoz (1994), Laurent Lafforgue (2002), Wendelin Werner (2006), Cédric Villani (2010) et Ngô Bảo Châu (2010). Ceci ferait de « Ulm » la deuxième institution au palmarès après « Princeton », si le classement portait sur l’établissement d’origine des médaillés et non le lieu d’obtention. Concernant le pays d’origine, on aboutit à un total de quinze médaillés Fields issus de laboratoires français, ce qui pourrait placer la France en tête des nations formatrices de ces éminents mathématiciens.

Mais outre Grothendieck, l’apatride, Pierre Deligne, le belge, fit sa thèse avec lui, Wendelin Werner fut naturalisé à l’âge de 9 ans, Ngô Bảo Châu l’année ou il reçut la Médaille Fields, après avoir fait toutes ses études supérieures en France, et Artur Ávila est brésilien et français… On pourrait parler de l’Internationale de la Mathématique, ce qui n’aurait peut-être pas déplu à Alexandre Grothendieck.

Les machines vont-elles nous remplacer ?

C’est le titre traduit d’un excellent article de la MIT Technology Review que l’on trouve en ligne: Will Machines Eliminate Us? J’en fournis ici une traduction tant je trouve qu’il vient contrebalancer l’avalanche de promesses et d’exubérance médiatiques et scientifiques…

Les gens qui craignent que nous soyons sur la point d’inventer des machines dangereusement intelligentes comprennent mal l’état de l’informatique.

par Will Knight – le 29 janvier 2016

yoshua.bengio_machinesYoshua Bengio dirige l’un des groupes de recherche les plus avancés dans un domaine de l’intelligence artificielle (AI) en fort développement et connu sous le nom d’apprentissage profond ou « deep learning » (voir fr.wikipedia.org/wiki/Deep_learning). Les capacités surprenantes que le deep learning a données aux ordinateurs au cours des dernières années, de la reconnaissance vocale de qualité humaine à la classification des images jusque des compétences de conversation de base, ont généré des avertissements menaçants quant au progrès que l’AI fait vers l’intelligence humaine, au risque peut-être de même de la dépasser. Des personnalités comme Stephen Hawking et Elon Musk ont même averti que l’intelligence artificielle pourrait constituer une menace existentielle pour l’humanité. Musk et d’autres investissent des millions de dollars dans la recherche sur les dangers potentiels de l’AI, ainsi que sur les solutions possibles. Mais les déclarations les plus sinistres semblent exagérées pour nombre de gens qui sont en fait directement impliquées dans le développement de la technologie. Bengio, professeur de sciences informatiques à l’Université de Montréal, met les choses en perspective dans un entretien avec le rédacteur en chef de la MIT Technology Review pour l’AI et la robotique, Will Knight.

Faut-il se soucier de la rapidité des progrès de l’intelligence artificielle ?
Il y a des gens qui surestiment grossièrement les progrès qui ont été accomplis. Il y a eu beaucoup, beaucoup d’années de petits progrès derrière un grand nombre de ces choses, y compris des choses banales comme plus de données et plus de puissance de l’ordinateur. Le battage médiatique n’est pas de savoir si les choses que nous faisons sont utiles ou pas – elles le sont. Mais les gens sous-estiment combien la science doit encore faire de progrès. Et il est difficile de séparer le battage médiatique de la réalité parce que nous voyons toutes ces choses épatantes qui, à première vue, ont l’air magiques.

Y a t-il un risque que les chercheurs en AI « libérent le démon» accidentellement, comme Musk le dit ?
Ce n’est pas comme si quelqu’un avait tout à coup trouvé une recette magique. Les choses sont beaucoup plus compliquées que l’histoire simple que certaines personnes aimeraient raconter. Les journalistes aimeraient parfois raconter que quelqu’un dans son garage a eu cette idée remarquable, et puis qu’une percée a eu lieu, et tout à coup nous aurions l’intelligence artificielle. De même, les entreprises veulent nous faire croire à une jolie histoire : « Oh, nous avons cette technologie révolutionnaire qui va changer le monde – l’AI est presque là, et nous sommes l’entreprise qui va la fournir. » Ce n’est pas du tout commet cela que les choses fonctionnent.

Qu’en est-il de l’idée, au centre de ces préoccupations, que l’AI pourrait en quelque sorte commencer à s’améliorer d’elle-même et alors devenir difficile à contrôler?
Ce n’est pas comme cela que l’AI est conçue aujourd’hui. L’apprentissage automatique ou « machine learning » (voir fr.wikipedia.org/wiki/Apprentissage_automatique) est un processus lent et laborieux d’acquisition d’information à travers des millions d’exemples. Une machine s’améliore, oui, mais très, très lentement, et de manière très spécialisée. Et les algorithmes que nous utilisons ne ressemblent en rien à des virus qui s’auto-reproduiraient. Ce n’est pas ce que nous faisons.

« Il nous manque quelque chose de fondamental. Nous avons fait des progrès assez rapides, mais ils ne sont toujours pas au niveau où nous pourrions dire que la machine comprend. Nous sommes encore loin de cela. »

Quels sont quelques-uns les grands problèmes non résolus de l’AI?
L’apprentissage non supervisé est vraiment, vraiment important. En ce moment, la façon dont nous enseignons aux machines à être intelligentes est que nous devons dire à l’ordinateur ce qu’est une image, même au niveau du pixel. Pour la conduite autonome, l’homme étiquette des quantités gigantesques d’images de voitures pour montrer quelles parties sont des piétons ou des routes. Ce n’est pas du tout comme cela que les humains apprennent, et ce n’est pas comme cela que les animaux apprennent. Il nous manque quelque chose de fondamental. C’est l’une des choses les plus importantes que nous faisons dans mon laboratoire, mais il n’y a pas d’application à court terme – cela ne va probablement pas être utile pour construire un produit demain. Un autre grand défi est la compréhension du langage naturel. Nous avons fait des progrès assez rapides au cours des dernières années, c’est donc très encourageant. Mais ce n’est toujours pas au niveau où nous pourrions dire que la machine comprend. Ce serait vrai si nous pouvions faire lire un paragraphe à la machine, puis lui poser une question à ce sujet, et la machine répondrait d’une manière raisonnable, comme le ferait un humain. Nous sommes encore loin de cela.

Quelles approches au-delà de l’apprentissage profond seront nécessaires pour créer une véritable intelligence de la machine ?
Les efforts traditionnels, y compris le raisonnement et la logique – nous avons besoin de marier ces choses avec l’apprentissage profond afin d’avancer vers l’AI. Je suis l’une des rares personnes qui pensent que les spécialistes de l’apprentissage automatique, et en particulier les spécialistes de l’apprentissage profond, devraient accorder plus d’attention aux neurosciences. Les cerveaux fonctionnent, et nous ne savons toujours pas pourquoi à bien des égards. L’amélioration de cette compréhension a un grand potentiel pour aider la recherche en AI. Et je pense que les gens en neurosciences gagneraient beaucoup à s’intéresser à ce que nous faisons et à essayer d’adapter ce qu’ils observent du cerveau avec les types de concepts que nous développons en apprentissage automatique.

Avez-vous jamais pensé que vous auriez à expliquer aux gens que l’AI n’est pas sur le point de conquérir le monde? Cela doit être étrange.
C’est en effet une préoccupation nouvelle. Pendant de nombreuses années, l’AI a été une déception. En tant que chercheurs, nous nous battons pour rendre la machine un peu plus intelligente, mais elles sont toujours aussi stupides. Je pensais que nous ne devrions pas appeler ce domaine celui de l’intelligence artificielle, mais celui de la stupidité artificielle. Vraiment, nos machines sont idiotes, et nous essayons juste de les rendre moins idiotes. Maintenant, à cause de ces progrès que les gens peuvent voir avec des démos, nous pouvons maintenant dire: « Oh, ça alors, elle peut effectivement dire des choses en anglais, elle peut comprendre le contenu d’une image. » Eh bien, maintenant que nous connectons ces choses avec toute la science-fiction que nous avons vue, cela devient, « Oh, j’ai peur! »

D’accord, mais c’est tout de même important de penser dès maintenant aux conséquences éventuelles de l’AI.
Absolument. Nous devons parler de ces choses. La chose qui me rend le plus inquiet, dans un avenir prévisible, ce n’est pas que des ordinateurs prennent le pouvoir dans le monde entier. Je suis plus préoccupé par une mauvaise utilisation de l’AI. Des choses comme de mauvaises utilisations militaires, la manipulation des gens par le biais de publicités vraiment intelligentes; aussi, l’impact social, comme beaucoup de gens perdant leur emploi. La société a besoin de se réunir et de trouver une réponse collective, et ne pas laisser la loi de la jungle arranger les choses.

Will Knight est le rédacteur en chef pour l’AI de la MIT Technology Review. Il couvre principalement l’intelligence des machines, les robots, et l’automatisation, mais il est intéressé par la plupart des aspects de l’informatique. Il a grandi dans le sud de Londres, et a écrit sa première ligne de code sur un puissant Sinclair ZX Spectrum. Avant de rejoindre cette publication, il travaillait comme éditeur en ligne au magazine New Scientist. Si vous souhaitez entrer en contact, envoyer un e-mail à will.knight@technologyreview.com.

Crédit – Illustration par Kristina Collantes

Sciences et technologies émergentes, pourquoi tant de promesses? (Partie 4)

Suite et fin de ce que j’ai retenu de Sciences et technologies émergentes, pourquoi tant de promesses? (pour mémoire voici les liens aux partie 1, partie 2 et partie 3).

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Les derniers chapitres de cet excellent ouvrage essaient d’explorer des pistes pour résoudre le problème de l’excès de promesses qui est devenu un système. Dans le chapitre IV.2, il est question de désorcèlement, je l’ai lu comme une analyse critique du vocabulaire employé par ceux qui promettent. Le chapitre parle assez longuement du mouvement transhumaniste, la promesse des promesses! « […] décrire comment ces acteurs produisent certes, mais surtout détournent, reconfigurent et amplifient ces mêmes promesses […] face à des consommateurs passifs et naïfs ». [Page 261] et plus loin « [mais] les transhumanistes sont d’abord des militants, la plupart du temps ni ingénieurs, ni praticiens, […] tentant des réponses à des questions pas encore posées ou mal posées, […] d’où un corpus bien caricatural, » au point de parler de « secte » en citant Jean-Pierre Dupuy, « une pensée brouillonne, souvent contestable ». [page 262]

Dans la chapitre IV.3, les auteures explorent des approches non conventionnelle, signe possible d’un désarroi pour répondre « scientifiquement » aux promesses. Ainsi celles-ci ont-elles contribué à la création d’une bande dessinée pour répondre à une autre bande dessinée qui souhaitait vulgariser et promouvoir la biologie de synthèse.

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Enfin le dernier chapitre explore des scenarii face à l’explosion des promesses, comme l’idée d’augmenter le nombre de prix Nobel. Nouvelle promesses?!! Plus concrètement, l’auteur montre bien que les promesses initiales ne sont pas suivies dans les faits: « Le phénomène d’attentisme de l’investissement, ou déficit d’innovation, est par contre moins reconnu, quoique largement répandu: l’effet des promesses générales et diffuses entretient l’intérêt des acteurs mais trop d’incertitudes les retiennent d’investir dans des cycles de promesses-exigences concrets. » [Page 297] « Un jeu est à l’œuvre qui se poursuit tant que les joueurs se conforment aux règles, […] ils sont prisonniers du jeu. […] Ils peuvent aussi en sortir, si les circonstances s’y prêtent, et alors le jeu s’effondre. » [Page 298]

En conclusion, au delà d’une description très riche de nombreux exemples de promesses scientifiques et techniques, les auteurs ont bien montré comment un régime des promesses s’est bâti à travers les interactions entre différents acteurs (les chercheurs eux-mêmes, les décideurs politiques, sociaux et économiques qui les financent, et le grand public qui espère et angoisse). Le rapport au temps, non seulement le futur, mais aussi le présent et le passé, est joliment décrit, sans oublier un certain désir d’éternité. Et enfin, on découvre surtout que les promesses ont conduit à une multitude de débats qui étaient peut-être, pour ne pas dire tout à fait, inutiles, tant l’on pourrait peut-être découvrir que les promesses ne pourront jamais être tenues, dès même l’instant où elles ont été prononcées…

Sciences et technologies émergentes, pourquoi tant de promesses? (Partie 3)

Voici mon troisième article relatif au livre Sciences et technologies émergentes, pourquoi tant de promesses? Après les considérations générales sur le système des promesses, le livre présente les contributions décrivant des domaines spécifiques:

I.3 : les nanotechnologies
II.1 : les semiconducteurs à travers la loi de Moore
II.2 : le Big Data
II.3 : les Digital Humanities
III.1 : les neurosciences et la psychiatrie
III.2 : le Human Brain Project (HBP)
III.3 : la médecine personnalisée
III.4 : la biodiversité et la nanomédecine
IV.1 : la procréation médicalement assistée
IV.2 : la médecine régénératrice

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Chaque chapitre est intéressant pour le lecteur curieux car chacun montre les dynamiques entre promesses et attentes des acteurs (chercheurs, politiques, grand public). Le chapitre consacré au HBP est en particulier intéressant dans la description de la déconnexion entre contenu et forme. « Comment se fait- que le HBP ait « gagné la compétition » malgré le déficit d’évidences à même de fonder pragmatiquement la pertinence scientifique et la légitimité organisationnelle de ses ambitieux objectifs ? Nous développons ici l’hypothèse que ce déficit, reproché après coup, a été à la fois masqué et pallié par la production de promesses façonnées de manière à anticiper et/ou répondre de manière efficace à des enjeux politiques, économiques, sociaux et sanitaires, inscrits à l’agenda des « défis à relever ». [Page 166] La crédibilité du HBP scellée par cette décision s’est construite […] selon un processus d’adaptations et de validations réciproques dans le double registre de la politisation de la science et de la scientifisation de la politique. En d’autres termes, nous montrerons que l’une des conditions importantes de cette crédibilité a été la co-production réussie d’une congruence stratégique entre les promesses [des scientifiques] et l’agenda des enjeux politiques. [Page 171] L’assemblage entre connaissance du cerveau et forme de vie sociale s’est opéré essentiellement dans l’ordre du discours. […] Dans cette situation contrastée, l’inflation discursive autour du cerveau et des neurosciences semble bien être le corollaire d’un déficit d’évidences, comme si elle venait pallier, positivement ou négativement, les écarts entre l’actuel et le futur, l’avéré et le possible, le manque et le désir. Cette caractéristique ordinaire des projets de big science a pour conséquence l’élaboration et la mise en œuvre d’une rhétorique prophétique qui vise à anticiper la possibilité d’une avenir meilleur en empruntant aux registres de l’espoir et de la promesse. » [Page 176-77]

Je reviens à une citation du chapitre 3 qui me parait essentielle comme conclusion à ce nouveau post: Les véritables progrès des techno-sciences viendront moins de leur capacité à tenir des promesses que de leur capacité à s’en passer, à hériter de manière critique de l’époque des grandes promesses technologiques. Il ne s’agit pas de briser une idole, mais d’apprendre à en hériter. [Page 111]

Sciences et technologies émergentes, pourquoi tant de promesses? (Partie 2)

Voici déjà une suite à mon article d’hier qui décrivait le 1er chapitre de Sciences et technologies émergentes, pourquoi tant de promesses? Dans le chapitre 2 (aussi intéressant que le premier), il est question de rapport au temps, de « présentisme », « futurisme » et de sa place dans le régime des promesses. Il y a le joli passage suivant :

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Depuis La nouvelle Atlantide, les spéculations futuristes ont accompagné l’essor des sciences modernes. Et au XXe siècle, Jean Perrin a scellé une nouvelle alliance entre la science et l’espérance. Mais pour lui, c’est la science qui précédait et suscitait l’espérance alors que désormais, c’est plutôt l’espérance qui meut la recherche. Les technosciences renversent, en effet, l’ordre des questions qui enchainait la suite des trois critiques de Kant : « Que puis-je connaître ? » question traitée dans La Critique de la raison pure, puis la question « Que puis-je faire ? » traitée dans la Critique de la raison pratique, puis la question « Que puis-je espérer ? » abordée dans la Critique du jugement. Au contraire dans les politiques scientifiques actuelles, on détermine ce qu’on doit faire et ce qu’on peut éventuellement acquérir comme savoir en cernant les espoirs, les promesses. (Page 50)

Il y a pourtant un paradoxe déjà exprimé dans le premier chapitre entre un futurisme avec les termes de promesse, prospective et prophétie qui nous projettent et un présentisme particulièrement marqué par la mémoire qui fige le passé et fait du futur une menace qui n’éclaire plus ni le passé, ni le présent. Au point de parler de présentification du futur…

De plus, il est question du futur comme choc, de « crise » du temps due à l’accélération. A l’impression d’incompréhension et d’impuissance, s’ajoute l’expérience de la frustration, du stress provoqué par l’accélération du rythme de vie, la déception d’une promesse liée à la modernité, où les techniques étaient supposées nous faire gagner du temps, nous émanciper.

Autre confusion : la planification et la feuille de route caractéristiques des projets technologiques s’est glissée dans les projets de recherche où il est question de production de savoir, alors que dans une recherche, il est impossible de garantir un résultat. Mais l’auteur montre par deux exemples, que cette évolution est complexe.

Dans le cas des nanotechnologies, il y a bien eu feuille de route avec deux premières étapes relativement prévisibles de production de composants suivie d’une troisième étape plus spéculative sur des systèmes couronnée par une quatrième étape où il est question d’émergence, tout cela « au mépris de la contingence, de la sérendipité et des bifurcations possibles », non pas pour prédire, mais « linéariser la production des connaissances ». la feuille de route prévoit l’imprévisible en annonçant une émergence, en combinant un scénario rassurant de contrôle avec un scénario d’émergence, ce qui permet d’inspirer confiance et en même temps de faire rêver. (Pages 55-56)

Dans le cas de la biologie de synthèse « malgré des convergences manifestes avec les nanotechnologies », le développement rapide se fait sans feuille de route. « Une commune intention – le design du vivant – rassemble ces trajectoires de recherche. » Et il est plus question de refaire le passé (« 3.6 milliards d’années de code génétique ») que d’imaginer des futurs. Le futur devient abstrait et il est question de preuve de concept. Et d’ajouter que dans une science normale au sens de Kuhn, ces preuves de concepts seraient tombées dans l’oubli. Le paradoxe est qu’il n’est pas question de vrai ou de faux, mais de design, sans nécessaire fonctionnalité.

Dans le premier cas, « prédiction ou prospective sont convoquées comme la base indispensable pour une stratégie fondée sur des choix rationnels », « le futur est tourné vers le présent. » Dans le second cas, il est question de « tracter le présent. » et de « fuite hors du temps. » On fédère et mobilise sans objectif nécessaire. Le futur est virtuel abstrait, vidé de toute culture et humanité ; la vie de l’homme augmenté ressemble au repos éternel…

En définitive, l’économie des promesses reste rivée sur le présent, soit en faisant du futur un point de référence pour guide l’action au présent, soit en cherchant à éterniser le présent.

Les chapitres trois et quatre sont moins théoriques en décrivant d’une part de nouveaux exemples dans le domaine des nanotechnologies et d’autre part comment la Loi de Moore est devenue une loi alors qu’elle n’était qu’une vision prospective des progrès des semi-conducteurs. Peut-être bientôt une suite sur les autres chapitres…

Sciences et technologies émergentes, pourquoi tant de promesses? (Partie 1)

Sciences et technologies émergentes, pourquoi tant de promesses? est le titre d’un ouvrage issu d’un collectif d’auteurs, sous la direction de Marc Audétat, politologue et chercheur à l’Interface Sciences-Société de l’Université de Lausanne. Ce n’est pas un livre de lecture facile, il est assez exigeant, mais il pose des question importantes.

J’ai déjà rendu compte sur ce blog de livres qui parlent d’une certaine crise de la science, par exemple dans La Crise et le Modèle Américain, à propos des livres « La science à bout de souffle » ou « La bulle universitaire. Faut-il poursuivre le rêve américain? » Ou encore dans Rien ne va plus, livre de Lee Smolin, sans oublier la critique plus violente des promesses de la technologie selon Peter Thiel dans La Technologie, notre salut.

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Ce nouvel ouvrage explore les promesses liées à la science et la technologie au point de parler d’une économie des promesses. Il s’agit d’un ouvrage collectif ce qui n’en rend pas la lecture aisée, mais la diversité des points en est aussi sans doute une richesse. Je n’en ai pas achevé la lecture et j’y reviendrai certainement. Dans le premier chapitre, P.-B. Joly décrit le régime des promesses techno-scientifiques. Il commence par introduire les concepts d’imaginaire et de vision [Page 33], ce « couple de concepts prend en compte la façon dont les sources d’inspiration diverses interviennent dans la création technique. […] L’imaginaire donne une apparence presque tangible à des concepts et idéaux qui en sont a priori dépourvus [… et devient] un sens commun qui fonde l’action en société. […] Le concept de vision est proche de celui d’imaginaire, mais à une échelle plus réduite. Il s’apparente à celui de « mythe rationnel » utilisé pour analyser les dynamiques de l’action collective dans des contextes de changement. […] Des coalitions d’acteurs se forment autour de ces visions d’un ordre prospectif et contribuent à leur dynamique. […] Si l’on admet cette distinction conceptuelle entre imaginaires (à des échelles amples – la Nation – et s’inscrivant dans la longue durée) et visions (caractéristiques de coalitions d’acteurs et actives sur des périodes de moyenne durée), se pose la question de l’interaction entre les deux. »

« A la différence des visions et des imaginaires, pour lesquels le contenu des agencements techniques prime, ce qui est essentiel pour les promesses techno-scientifiques, c’est l’instauration d’une relation, la création d’un horizon d’attente. […] Les promesses sont essentielles dans la création technologique, car elles permettent aux acteurs de l’innovation de légitimer leurs projets, de mobiliser des ressources et de stabiliser leur environnement. […] Toute promesse techno-scientifique doit convaincre un large public qu’elle conditionne un avenir meilleur que les solutions alternatives, même si la réalisation de la promesse requiert des transformations majeures, parfois douloureuses. » (L’auteur mentionne l’histoire de l’électricité ou de la révolution verte comme solution de la faim dans le monde)

« Notre concept de promesses techno-scientifiques s’est systématisé pour devenir, depuis une quarantaine d’années, le mode de gouvernance des nouvelles techno-sciences (les biotechnologies et la génomique, les nanotechnologies, les neuroscience, la biologie synthétique, la géo-ingénierie, etc.) La construction d’une promesse techno-scientifique répond à deux contraintes contradictoires : la contrainte de nouveauté radicale et celle de crédibilité. […] (Et j’interprète que) pour que cette demande soit crédible, il faut disqualifier les solutions alternatives. [De plus] Pour qu’une théorie scientifique soit crédible, sa validité n’est ni nécessaire, ni suffisante. […] Les promesses techno-scientifiques doivent bénéficier du soutien d’un cercle de spécialistes. Sinon, elles ne peuvent pas résister aux oppositions qui se manifestent soit dans les arènes scientifiques, soit dans les arènes publiques. On observe une version extrême lorsque les spécialistes se réfèrent à des lois naturelles pour faire croire au caractère inéluctable de l’évolution technologique. (Exemples : loi de Moore et loi de Gabor.) Ainsi, en principe, les promesses génériques ne sont pas soumises à des tests de validité. »

Enfin cette intensification est renforcée par trois éléments complémentaires [page 39] :
– l’avenir constitue plus une menace qu’une source d’espoir ;
– la recherche et l’innovation sont souvent présentées comme la seule façon de résoudre les problèmes ;
– les acteurs de la recherche doivent démontrer leurs impacts sociétaux.

Ce qui conduit à des pathologies [pages 40-43] :
– le mythe d’un public en proie à des peurs irrationnelles et qu’il convient d’éduquer devient un schéma intangible;
– les promesses se transforment en bulles spéculatives ;
– la radicalité de la nouveauté et des incertitudes crée des discours contradictoires, sources de méfiances car les effets produits d’une telle radicalité ne sont pas prédictibles et en expérimentant, le technologue devient apprenti-sorcier et la société, laboratoire ;
– enfin les promesses conduisent à des discussions interminables sur des fictions, sur des questions qui n’ont parfois rien à voir avec la réalité des recherches.

En conclusion Joly pense que ce régime de promesses est l’un des ennemis du futur en raison de la séparation nette qu’il créée entre ceux qui formulent la promesse et ceux qui sont censés l’accepter. La reconnaissance de ce régime et de ces problèmes est donc un impératif préalable.

A la lecture de ce premier chapitre, j’ai retrouvé les préoccupations sociétales de Cynthia Fleury, dont j’ai déjà dit le plus grand bien dans une digression sur l’article « Le transhumanisme, c’est de la science fiction ». Nos sociétés démocratiques sont en crise, et la méfiance face aux politiques et face aux experts n’a jamais été aussi forte. La problématique de la recherche et de l’innovation sont une des composantes de cette crise. Je suis donc impatient de découvrir la suite de ce très intéressant (et important) ouvrage…

Conversation tout azimut sur la science entre Gérard Berry et Etienne Klein

Très belle conversation « tout azimut » entre Etienne Klein, le physicien et Gerard Berry, médaille d’or du CNRS pour ses travaux en informatique dans l’émission Conversation Scientifique. Il y est question de tellement de belles choses « provocatrices ». Un seul exemple: ce qui coûte le plus cher, entre quelque chose qui coûte les yeux de la tête et quelque chose qui coûte la peau des fesses. L’informaticien prône le Berry pour mesurer le froid, 5 Berry, 6 Berry.

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Plus sérieusement, il parle de la difficulté à prédire et des promesses impossibles, du courage en sciences. Le physicien comprend l’énergie, l’informaticien, l’information comme une grande partie des nouvelles générations. Berry nous parle aussi de la machine et de l’humain. La machine numérique, l’ordinateur, va très vite, mais n’a pas beaucoup plus d’intelligence qu’une machine à vapeur. Par contre l’ordinateur est partout. Mais nous, humains, sommes intuitifs, il n’y a aucune intuition dans un ordinateur. Nous sommes très complémentaires. A nouveau, je ne suis pas les transhumanistes qui croient que la machine va nous dépasser – du moins à court terme. Berry est très embêté par la notion d’intelligence en informatique. La performance n’est pas de l’intelligence, mais il y a eu beaucoup de choses intéressantes comme l’apprentissage; retrouver des gens dans des bases de données de photos fascine Berry.

Sur la politique de la science, Berry exprime beaucoup de prudence et de sagesse. « Prétendre qu’un sujet de recherche va arriver tout de suite est le meilleur moyen de le tuer. » Il répondait à une question sur l’ordinateur quantique. « Ce fut le cas de l’intelligence artificielle ». Il y a des gens prêts à promettre la lune et encore plus de gens prêts à les croire. On promet des choses sensationnelles, sur des choses intéressantes; il faut chercher dans ces domaines, mais ne pas promettre. Parmi les retombées possibles, mais imprévisibles, il y aura des choses intéressantes.

Il parle aussi de neurosciences. De l’apprentissage fascinant des enfants que l’on comprend difficilement. Pourquoi le cerveau se fige-t-il au bout d’un certain temps. Berry est fasciné par le temps, « de longues minutes ». Sa fascination vient du fait que le cerveau traite l’information, mais on ne comprend pas la créativité, le cerveau est une machine immense dont on ne comprend pas le fonctionnement. Mais encore une fois, il sera difficile, sans doute très difficile de comprendre comment le cerveau fonctionne. Berry ne croit « pas plus que ça » à notre capacité à construire des neurones artificiels pour simuler les mécanismes du cerveau. On découvre aussi que le plaisir et l’ennui, la motivation sont essentiels à l’apprentissage. Enfin Berry lance une petite pique sur l’état actuel de la recherche. « Il ne faut pas faire du nouveau quand on veut avoir du succès. Ou plutôt il faut se battre » (comme dans tout art).

Je vous laisse découvrir le dernier quart d’heure où il est question du collège de Pataphysique, ou relisez mon premier paragraphe…

Aux confins de la recherche – l’univers et le cerveau – et comment fonctionne la science?

Je viens de lire deux livres étonnants, qui à première vue ne semblent pas avoir grand chose en commun, et pourtant… Le premier est Time Reborn de Lee Smolin. Le second est en Touching a Nerve par Patricia Churchland.

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Attention Newton, Leibniz (et pas seulement Einstein) est de retour !

Lee Smolin revisite les défis actuels de la physique de l’univers – l’incompatibilité de la relativité générale et la physique quantique – et tente d’apporter de nouvelles idées, comme une réflexion sur ce qu’est le Temps. Ce n’est pas un livre difficile, mais il est si riche en idées, que je ne suis pas sûr ce qui est le plus important. Son idée principale est que le temps est un concept essentiel. Par exemple, les lois de la physique pourraient évoluer au fil du temps. Il croit aussi que la philosophie de Leibniz est très utile pour comprendre l’univers. [Ce que j’avais retenu de Leibniz est la critique de Voltaire dans Candide, avec le récurrent « meilleur des mondes possibles« ]. Permettez-moi de citer Smolin: « l’image de l’histoire de l’univers donnée par les relations causales réalise le rêve de Leibniz d’un univers où le temps est défini complètement par les relations entre les événements. Les relations sont la seule réalité qui correspond au temps. » [Page 58, édition Penguin 2014]

Il y a quelque chose d’aussi stimulant: « Le principe de Leibniz a des conséquences qui devraient contraindre une théorie cosmologique. L’une est qu’il de devrait rien y avoir dans l’univers qui agisse sur ​​d’autres choses sans être lui-même touché. » [Page 116] C’est le principe d’impossibilité d’action sans réaction. J’avais appris cela quand j’avais été choqué de comprendre que la terre me retient et m’empêche de voler, mais que j’attire également la terre. Avec Einstein, la matière modifie l’espace. Donc suivant le même principe, si les lois agissent sur l’univers et ses composants, alors que l’inverse est vrai. Les lois peuvent évoluer et Smolin pense que cela se fait selon une loi darwinienne de sélection naturelle.

Smolin conclut son livre sur des considérations plus générales sur la science et la société, qui sont aussi très intéressantes. J’avais déjà mentionné ici son précédent livre Rien ne va plus en physique. Son point de vue sur la science n’est pas original mais il est convaincant. Par exemple, «pour être scientifique, les hypothèses doivent suggérer des observations par lesquelles elles pourraient être vérifiées ou falsifiés» [Page 247] et il déteste certains aspects de la politique de la science. La vérité est l’objectif ultime même si inaccessible . « Les communautés scientifiques et plus largement les sociétés démocratiques à partir desquelles elles ont évolué, progressent parce que leur travail est basé sur deux principes de base:
(1) lorsque l’argument rationnel de la preuve suffit à trancher une question, elle doit être considéré comme résolue,
(2) lorsque l’argument rationnel de la preuve ne suffit pas à trancher une question, la communauté doit encourager un large éventail de points de vue et hypothèses compatibles avec une tentative de bonne foi de développer une preuve convaincante ».
[Page 248]

Et je terminerai par une dernière citation de Smolin : « Nous avons besoin d’une nouvelle philosophie, qui prévoit la fusion du naturel et de l’artificiel par la réalisation d’une conciliation des sciences naturelles et sociales, dans laquelle l’action humaine a toute sa place dans la nature. Ce n’est pas du relativisme, où tout ce que nous voulons être vrai peut l’être. Pour survivre au défi du changement climatique, ce qui est vrai importe beaucoup. Nous devons aussi rejeter à la fois la notion moderniste que la vérité et la beauté sont déterminés par des critères formels et la rébellion postmoderne selon laquelle la réalité et l’éthique sont de simples constructions sociales. Ce qui est nécessaire est un relationalisme, selon lequel l’avenir est limité par, mais n’est pas déterminé par, le présent, de sorte que la nouveauté et l’invention sont possibles ». [p 257]

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Comme transition vers le cerveau, je triche ici et cite Smolin une dernière fois (promis!) «Par le problème de la conscience, je veux dire que si je vous décris dans toutes les langues que les sciences physiques et biologiques mettent à notre disposition, je laisse quelque chose hors de portée. Votre cerveau est un réseau vaste et fortement interconnecté d’environ 100 milliards de cellules, dont chacune est elle-même un système complexe fonctionnant avec des chaînes contrôlées de réactions chimiques. Je pourrais décrire cela dans autant de détails que je voudrais, et je n’aurais jamais expliqué le fait que vous avez une expérience intérieure, un courant de conscience. Si je ne sais pas, en raison de mon propre expérience, que je suis conscient, ma connaissance de votre processus neuronal ne me donne aucune raison de soupçonner que vous êtes. […] Supposons que nous avons cartographié les circuits neuronaux dans le cerveau sur des puces de silicium et téléchargé votre cerveau dans un ordinateur, est-ce que l’ordinateur sera conscient? [… ] Y aurait-il maintenant deux êtres conscients avec vos souvenirs dont les futurs vont à partir de là diverger. » [pages 268-69]

Patricia Churland commence son livre avec les «craintes» que la recherche scientifique génère quand vous êtes à la frontière. «Je déteste le cerveau, je déteste le cerveau » est ce qu’un philosophe a dit lors d’une conférence, peut-être pour expliquer son malaise sur l’importance de la biologie pour expliquer les processus de l’esprit. Churchland ajoute que découvrir que la terre n’est pas le centre de l’univers, ou le cœur est juste une pompe a eu des résultats semblables dans la société: la peur et le déni. Mais Churchland n’a pas peur de la connaissance et du progrès. « Mon role est d’enseigner à mes aspirations à se conformer à la réalité, et non pas d’essayer de mettre les faits en harmonie avec mes aspirations. »

A la fin de son livre [page 240] elle aborde le sujet de la conscience:
Vers 1989, le psychologue Bernard Baars a proposé un cadre pour la recherche sur la conscience en vue de favoriser une coévolution de la psychologie et de la neurobiologie.
Premièrement, […] les signaux sensoriels dont vous êtes conscient sont fortement intégrés et traités à haut niveau par des réseaux cérébraux de niveau inférieur (inconscients). Autrement dit, lorsque vous entendez [quelque chose], vous n’êtes pas conscient d’abord d’une série de sons, ensuite conscient de trouver comment ces morceaux se transforment en suite de mots, puis conscient de comprendre ce que signifie les mots, enfin conscient de mettre tout cela ensemble pour comprendre le sens de la phrase. Vous entendez; vous êtes conscient de ce que cela veut dire.
Deuxièmement, les informations stockées concernant [l’évènement] sont soudainement consciemment disponibles pour vous aider à décider quoi faire dans cette situation nouvelle. Cela signifie qu’il doit y avoir intégration des signaux sensoriels avec un fond pertinent de connaissance – avec les informations stockées.
Le troisième point important est que la conscience a une capacité limitée. Vous ne pouvez pas suivre deux conversations à la fois, vous ne pouvez pas en même temps faire une longue division mentalement et faire attention à des tourbillons dangereux dans une rivière impétueuse. Lorsque nous pensons que nous sommes « multi-tâche », nous sommes probablement en train de modifier notre attention en va-et-vient entre deux, voire trois tâches, que nous maitrisons bien individuellement et que l’on sait pouvoir effectuer avec une vigilance mineure.
Quatrièmement, la nouveauté dans une situation appelle à la conscience et à l’attention consciente. Si vous vous battez contre un feu de grange, vous devez être alerte et vigilant. Par contre, si vous êtes un trayeur de vache expérimenté, vous pouvez traire la vache et pouvez faire attention à autre chose.
Cinquièmement, l’information qui est consciente peut être consultée par de nombreuses autres fonctions du cerveau, telles que la planification, la décision et l’action. L’information peut être consultée par les zones de la parole afin que vous puissiez en parler. Les informations conscientes restent « sur le devant de la scène », pour ainsi dire, c’est-à-dire que l’information est disponible pendant quelques minutes dans la mémoire afin que vos décisions soient cohérentes. La disponibilité généralisée d’un événement conscient était une hypothèse que Baars a proposée, pas un fait établi, mais cela semble tout à fait plausible et a provoqué d’autres questionnements, tels que la régulation de l’accès et l’étendue des fonctions auxquelles on peut avoir accès.
Aucune de ces cinq caractéristiques n’est un révolution en soi, mais notez que, collectivement, elles donnent un cadre raisonnable et assez puissant pour guider la recherche dans d’autres domaines, tels que la façon dont l’information est intégrée et rendue cohérente dans notre expérience. Sagement, Baars éviter d’essayer d’identifier l’essence de la conscience, se rendant compte que les essences sont une manière démodée de penser des phénomènes, qui entravent des progrès réels. Cela contraste avec l’approche privilégiée par certains philosophes, par laquelle ils ont essayé d’identifier la propriété définissant la conscience, comme auto-référentiellement, i.e. savoir ce que vous savez que vous sentez une démangeaison ou une douleur.

Mais entre-temps, vous pourrez également en apprendre davantage sur le rôle de l’ADN et des gènes; des protéines et des hormones et d’autres molécules telles que les androgènes, le cortisol, la dihydrotestostérone, la dopamine, l’estradiol, l’estrogène, la mélatonine, l’oxyde nitrique synthase, la noradrénaline, l’ocytocine, la sérotonine, la testostérone, la vasopressine; et les multiples modules et sous-ensembles de notre cerveau.

Les deux auteurs, Smolin et Churchland ont le plus grand respect pour la recherche et les chercheurs scientifiques en quête de vérité. Juste pour cette raison, vous devriez les lire!

Quand la science ressemble à la religion: la théorie qui ne mourrait pas.

Voici le troisième livre que je lis en peu de temps sur les statistiques et c’est probablement le plus étrange. Après mon cher Taleb et son Cygne Noir, après les statistiques plus classiques avec Naked Statistics, voici l’histoire de la statistique bayésienne.

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Si vous ne connaissez pas Bayes, permettez-moi simplement de mentionner sa formule, belle par sa symétrie: [Selon wikipedia]
En théorie des probabilités, le théorème de Bayes énonce des probabilités conditionnelles : étant donné deux évènements A et B, le théorème de Bayes permet de déterminer la probabilité de A sachant B, si l’on connaît les probabilités de A, de B et de B sachant A.
P (A | B) P (B) = P (B | A) P (A)

Je n’ai jamais été vraiment à l’aise avec ses applications. J’avais sans doute tort encore une fois, étant donné tout ce que j’ai appris après la lecture de livre de Sharon Bertsch McGrayne. Mais j’ai aussi compris pourquoi je n’ai jamais été à l’aise: depuis trois siècles, il y a eu une guerre quasi-religieuse entre bayésiens et fréquentistes sur l’utilisation des probabilités. Sont-elles liées aux événements fréquents seulement ou peuvent-elles être appliquées à des événements rares? Quelle est la probabilité d’un événement rare qui peut ne jamais se produire ou peut-être juste une fois?

[Laissez-moi vous donner un exemple personnel: Je suis intéressé par l’entrepreneuriat en série, et j’ai fait et je fais encore des tonnes de statistiques sur les entreprises liées à Stanford. J’ai plus de 5’000 entrepreneurs, et plus de 1’000 sont en série. J’ai des résultats qui montrent que les entrepreneurs en série ne sont pas en moyenne meilleurs que les autres, en utilisant  les méthodes classiques des statistiques. Mais maintenant, je dois penser à utiliser:
P (Réussite | Série) = P (Série | Réussite) P (Réussite) / P (Série)
Je ne sais pas ce qui va en ressortir, mais je devrais essayer!].

Si vous voulez un bon résumé de l’ouvrage, lisez la critique de Andrew I. Daleby (pdf). McGrayne illustre l’histoire «récente» des statistiques et des probabilités par des scientifiques de renom (Laplace) et moins célèbres (Bayes), à travers de histoires célèbres (la machine Enigma et Alan Turing) et moins célèbres (des bombes atomiques perdues dans la nature) et c’est un livre fascinant. Je ne suis pas convaincu qu’il soit bon à expliquer la science, mais la quantité d’anecdotes est impressionnante. Et peut-être qu’il n’est pas question de science en définitive, mais plus de croyance comme cela est mentionné dans le livre: « Swinburne inséra des opinions personnelles à la fois dans les probabilités a priori et dans les données prétendument objectives du théorème de Bayes pour conclure que Dieu avait plus de 50% de chance d’exister; plus tard Swinburne calcula la probabilité de la résurrection de Jésus « à quelque chose comme 97 pour cent » [page 177]. Cela évidemment me rappelle la fameuse citation d’Einstein: « Dieu ne joue pas aux dés avec l’univers. » Ce n’est pas directement lié mais encore une fois, je lisais quelque chose sur les liens entre la science, la religion et les probabilités.

Lorsque l’âge n’empêche pas la créativité: un rare exemple en mathématiques

Je parle rarement ici (mais parfois) de Science ou de Mathématique. Seulement quand cela m’aide à illustrer ce que l’innovation ou la créativité ont en commun, et parfois quand je vois des crises analogues dans ces domaines (voir par exemple mes articles sur Dyson, Thiel, Ségalat ou Smolin). Et il y a un autre point connexe: il est souvent affirmé que les grandes découvertes scientifiques et les projets d’entreprise sont réalisés à un jeune âge.

YitangZhang
Yitang Zhang

Vous n’avez probablement jamais entendu parler de Yitang Zhang qui a stupéfié le monde des mathématiques le mois dernier en ayant résolu un problème vieux de plusieurs siècles. C’est un mathématicien totalement inconnu et plus surprenant, il a (plus de) 50 ans. Pour ceux qui s’intéressent au problème, vous pouvez lire d’abord l’article de Nature First proof that infinitely many prime numbers come in pairs. Fondamentalement, Zhang a prouvé qu’il existe une infinité de paires de nombres premiers dont la distance est inférieur à un nombre N donné. Les mathématiciens rêvent encore de prouver que N est égal à 2 – la conjecture des nombres premiers jumeaux -, mais Zhang est le premier à prouver que N existe … même si N vaut 70 millions!